Détection et Segmentation d'Images

Ce projet vise à développer une application interactive permettant d'effectuer des tâches de détection et de segmentation d'images en utilisant deux algorithmes puissants et complémentaires :

Fonctionnalités principales :

1. Contours Actifs (Active Contour)

• Implémentation du modèle Chan-Vese pour la segmentation des images.
• Utilisé pour détecter les objets ou les contours dans des images en se basant sur des propriétés régionales et structurelles.

2. Transformée de Hough

• Détection des cercles et des lignes dans des images.
• Cette méthode repose sur des techniques basées sur les gradients pour identifier des formes géométriques telles que les contours circulaires et linéaires.

Objectifs du Projet :

• Fournir une solution efficace pour la détection d'objets et la segmentation d'images.
• Offrir une interface utilisateur interactive pour expérimenter avec ces algorithmes.
• Permettre l'analyse et la reconnaissance de formes dans des images pour des applications variées :
  • Analyse médicale.
  • Traitement d'images industrielles.
  • Reconnaissance de formes.

Technologies Utilisées :

• Langage : Python
• Bibliothèques :
  • NumPy
  • Matplotlib
  • OpenCV
• Interface Graphique : Gradio

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Comment Contribuer :

Les contributions sont les bienvenues ! Vous pouvez :

1. Créer une issue pour signaler un problème ou proposer une amélioration.
2. Soumettre une pull request avec vos modifications.

License :

Ce projet est sous licence MIT.